在hdl_graph_slam算法中,地面检测是一种重要的约束,可用来增加位姿(pose graph)中的约束从而提高定位与建图的精度。该算法假设了全局一致地面的存在,然后根据每次检测到的地面参数对当前的位姿进行校正。这可以理解为,每当有一帧新的激光雷达数据时,检测一下地面特征,然后根据检测的地面特征,对位姿进行修正。 基于激...
地面检测的作用我们在第一节就讲过了,它为建图提供一个约束,可以提高建图精度。 地面检测的代码全都在apps/floor_detection_nodelet.cpp文件中,这是一个节点文件,里面关于订阅和发布数据的内容我们不讲了,只介绍关于检测的核心算法。 地面检测共分为三个步骤:1)根据高度参数把地面分割出来,由函数plane_clip完成 ...
loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。闭环匹配与信息矩阵计算 匹配与闭环检测 潜在闭环完成匹配（matching 函数）不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp）gps对应的信息矩阵 hdl_graph_slam/graph_slam.cpp 添加地面约束 使用add_se3_plane_ed...
HDL graph slam有四个主要线程,对于点云的预处理降采样prefiltering线程,floor detection线程(检测一个共有的平面作为地面),odometry线程(在测试中使用的是使用openmp加速的NDT算法),和graph optimization线程(优化包括:相邻帧的约束,回环约束,和每一帧检测到的地面约束)。 HDL – prefiltering the maximum time is :...
HDL graph slam有四个主要线程,对于点云的预处理降采样prefiltering线程,floor detection线程(检测一个共有的平面作为地面),odometry线程(在测试中使用的是使用openmp加速的NDT算法),和graph optimization线程(优化包括:相邻帧的约束,回环约束,和每一帧检测到的地面约束)。
hdl_graph_slam hdl_graph_slamis an open source ROS package for real-time 6DOF SLAM using a 3D LIDAR. It is based on 3D Graph SLAM with NDT scan matching-based odometry estimation and loop detection. It also supports several graph constraints, such as GPS, IMU acceleration (gravity vector)...
HDL graph slam有四个主要线程,对于点云的预处理降采样prefiltering线程,floor detection线程(检测一个共有的平面作为地面),odometry线程(在测试中使用的是使用openmp加速的NDT算法),和graph optimization线程(优化包括:相邻帧的约束,回环约束,和每一帧检测到的地面约束)。
hdl_graph_slam is an open source ROS package for real-time 6DOF SLAM using a 3D LIDAR. It is based on 3D Graph SLAM with NDT scan matching-based odometry estimation and loop detection. It also supports several graph constraints, such as GPS, IMU acceleration (gravity vector), IMU orientati...
首先,新建文件夹catkin_hdl_slam,在catkin_hdl_slam文件夹中新建src文件夹即mkdir-p ~/catkin_hdl_slam/src 然后cd~/catkin_hdl_slam/src catkin_init_workspace gitclonehttps://github.com/koide3/hdl_graph_slam gitclonehttps://github.com/koide3/ndt_omp.git ...
hdl_graph_slam hdl_graph_slamis an open source ROS package for real-time 6DOF SLAM using a 3D LIDAR. It is based on 3D Graph SLAM with NDT scan matching-based odometry estimation and loop detection. It also supports several graph constraints, such as GPS, IMU acceleration (gravity vector)...